8、第八課 專家系統(tǒng)與決策支持和ASMS3000決策分析平臺(tái)

專家系統(tǒng)與決策支持ExpertSystemandDSS?

近年來，人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）理論的出現(xiàn)及其在故障診斷中的成功應(yīng)用，為故障診斷技術(shù)的發(fā)展開拓了新的途徑。利用人工智能的理論和方法，將設(shè)備維護(hù)人員關(guān)于故障診斷的經(jīng)驗(yàn)和知識加以系統(tǒng)化，形成專家系統(tǒng)，將有利于故障診斷知識的積累和擴(kuò)大。?圖1人工智能的應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊邏輯遺傳算法智能服務(wù)專家系統(tǒng)自然語言分析人工感知系統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人人工智能的應(yīng)用?

變電設(shè)備劣化和異常情況的判斷，在以往完全取決于現(xiàn)場維修技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)。熟練維修人員的高齡化和經(jīng)驗(yàn)豐富的年輕設(shè)備維修人員的培養(yǎng)不足是當(dāng)前電力系統(tǒng)運(yùn)行單位所面臨的一個(gè)主要問題。專家系統(tǒng)是一種具有大量專門知識的程序系統(tǒng)，它根據(jù)多個(gè)專家提供的專業(yè)知識進(jìn)行推理，模擬專家作出決定的過程，解決通常需要專家才能解決的復(fù)雜問題。借助專家系統(tǒng)的幫助，使現(xiàn)場的運(yùn)行和維護(hù)人員可以迅速、準(zhǔn)確地將異常設(shè)備分選出來，從而在一定程度上緩解了現(xiàn)場對維修人員在經(jīng)驗(yàn)方面的要求。?什么是專家系統(tǒng)？功能性定義:它是利用人類專家的權(quán)威性知識和求解問題方法（推理）來求解那些通常需要人工智能的問題的一組計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)；能根據(jù)用戶提供的數(shù)據(jù)、信息或事實(shí)，運(yùn)用系統(tǒng)中存儲(chǔ)的專家經(jīng)驗(yàn)或知識進(jìn)行推理判斷，最后給出結(jié)論及結(jié)論的可信度以供用戶決策之用；能對某一任務(wù)提出聰明的建議或智能的決策；能判斷自己的推理路線并以簡明易懂的方式告訴詢問者；可解決人類專家都很難解決的一些問題。?電氣設(shè)備發(fā)生故障的原因涉及到多個(gè)方面，很多因素與故障之間的關(guān)系具有不確定性，只判斷單一因素不能正確識別故障。同理，單一領(lǐng)域的專家不能全面解決多因素導(dǎo)致的故障。專家的知識是從實(shí)踐中形成的，沒有明確的診斷標(biāo)準(zhǔn)，難免產(chǎn)生偏差和錯(cuò)誤。專家系統(tǒng)能使多個(gè)領(lǐng)域眾多專家的專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)以及他們相互合作解決問題的能力得以總結(jié)、綜合、精煉及發(fā)展，使特定領(lǐng)域的專家有了通力合作及相互參考學(xué)習(xí)的新場所，有利于特定學(xué)科的進(jìn)一步發(fā)展。專家系統(tǒng)能夠高效率、低消耗、準(zhǔn)確無誤、周密全面、迅速而不知疲覺得工作，使人類專家的經(jīng)驗(yàn)不再受時(shí)間和空間的限制，得以永久保留和廣泛推廣應(yīng)用。?

什么是專家系統(tǒng)？型態(tài)性定義具有分離式領(lǐng)域知識庫及推理器的智能型信息系統(tǒng)，用于解決特定領(lǐng)域的課題。將傳統(tǒng)的“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法=程序”的應(yīng)用程序模式變化成“知識+推理=系統(tǒng)”模式。?專家系統(tǒng)的局限性：一是知識獲取的瓶頸問題，由于知識的獲取主要靠人工移植；其二是知識維護(hù)困難，多數(shù)采用簡單的產(chǎn)生式結(jié)構(gòu)構(gòu)造知識庫，尚未采用面向?qū)ο蟮闹R庫構(gòu)造方式，算法比較復(fù)雜。其三是由于推理方法簡單、診斷策略不靈活，造成推理能力較弱，容易出現(xiàn)匹配沖突，容錯(cuò)能力較差，推理速度慢，難以滿足監(jiān)測控制實(shí)時(shí)性的要求。這些都是專家系統(tǒng)欲待解決的前沿課題。?建立專家系統(tǒng)的條件是否存在能夠解決該問題的人類專家?如果不存在人類專家，也就無法建立解決問題的規(guī)則。問題是否存在可定義的解答?專家系統(tǒng)被設(shè)計(jì)為在一組解決方案中選擇最恰當(dāng)?shù)姆椒?。解決問題的具體方案必須適于表述為專家系統(tǒng)的語言。問題的領(lǐng)域和可理解程度是否限定在有限的范圍內(nèi)?廣義的常識性問題或者需要很“深”知識的問題都不適于專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)只能解決特殊領(lǐng)域的問題。解決問題的方法是否可以文本化?問題解決方案可能是決策樹、程序手冊、使用說明等等。一個(gè)具有良好定義的問題域能夠很容易地建立專家系統(tǒng)。?專家系統(tǒng)的可應(yīng)用范圍特定的廣度有限的深度問題域ExpertSystems將專家系統(tǒng)將解決的問題定義到如上圖中適當(dāng)?shù)年幱皡^(qū)域是非常重要的，問題域不應(yīng)具有“過寬”的范圍和“過深”的可理解水平。?

傳統(tǒng)專家診斷的缺點(diǎn)受地域限制；受年齡限制；容易疲勞。?為什么使用專家系統(tǒng)?知識的保護(hù)將專家的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為永久的記憶。將專家從重復(fù)繁瑣的日常工作中解放出來。在專業(yè)領(lǐng)域?yàn)槌鯇W(xué)者提供專家的建議。將專家經(jīng)驗(yàn)廣泛地推廣。提高工作效率.在緊急狀況下提供參考意見.尤其在疲勞和精神壓力大的情況下。?專家系統(tǒng)與人類專家的對比要素 人類專家 專家系統(tǒng)時(shí)效性 工作日 任何時(shí)間地域性 當(dāng)?shù)? 無論何處安全性 不能替代的 可替代的易損壞 是 否性能 易變的 恒定的速度 通常較慢 通常很快費(fèi)用 高 相對廉價(jià)的

?圖5專家系統(tǒng)的組成和處理流程一般專家系統(tǒng)的主要組成知識庫推理機(jī)?監(jiān)測數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)規(guī)程環(huán)境經(jīng)驗(yàn)知識定義規(guī)則結(jié)構(gòu)…..專家系統(tǒng)知識表達(dá)數(shù)據(jù)庫索引?人機(jī)交互界面

知識庫推理機(jī)專家系統(tǒng)?專家系統(tǒng)的建立專家系統(tǒng)外殼人機(jī)界面推理機(jī)知識工程知識獲取知識表達(dá)?建立專家系統(tǒng)的參與者領(lǐng)域?qū)＜抑R工程師用戶?領(lǐng)域?qū)＜以谔囟I(lǐng)域，具有某種特殊技能的人，能夠利用以往的經(jīng)驗(yàn)，正確地給出問題的解決方案。知識工程師專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開發(fā)和實(shí)現(xiàn)者。是專家經(jīng)驗(yàn)到應(yīng)用規(guī)則的轉(zhuǎn)換者。使用者將要使用專家系統(tǒng)的用戶。領(lǐng)域?qū)＜抑R的最終受益者。?智能的一般模型智慧知識信息Data語境+想象力+經(jīng)驗(yàn)+?知識工程師的智能模型上下文+分析/精煉+簡明的規(guī)則+知識事實(shí)“原始”數(shù)據(jù)決策?知識庫 包含專業(yè)領(lǐng)域中解決問題的方法性知識，有兩種基本的表達(dá)方法：規(guī)則:If-then模式，模仿人類專家的思考過程. (基于規(guī)則的推理)案例:搜集以往相關(guān)問題的解決方案，并將其應(yīng)用到當(dāng)前須解決的問題中。 (基于案例的推理)?圖6基于規(guī)則的知識表示知識表達(dá)方法?規(guī)則的表示方法IF

前提THEN

結(jié)論1and選擇1ELSE

結(jié)論2and選擇2記錄:參考:?IF部分是對檢驗(yàn)條件的簡單描述,可用語言或代數(shù)表達(dá)式表示。例如:今天是星期三or[X]>1如果今天是星期三，則第一條規(guī)則為真.如果變量X>1，則第二條規(guī)則為真.檢驗(yàn)是根據(jù)基本信息進(jìn)行的: 由用戶提供的信息； 來源于其他規(guī)則的信息；

IF?THENTHEN是對推理結(jié)論的簡單描述，與IF部分的表示類似,但結(jié)論無需檢驗(yàn)，是對事實(shí)的陳述。

IF“今天是星期三”可能是真，也可能是假。如果IF條件是真，則Then“今天是星期三”是正確的事實(shí).

THEN結(jié)論同樣可以表示為字符串或代數(shù)表達(dá)式。?ELSEELSE部分是與THEN部分是相同的，只是當(dāng)所有的“IF”部分都為假時(shí)，才被啟用。ELSE部分是可選擇的，且在大部分規(guī)則中都不是必需的。?基于規(guī)則推理的舉例基于規(guī)則的推理應(yīng)用If-Then規(guī)則:1.如果體溫超過38C,則病人嚴(yán)重發(fā)燒。2.如果病人嚴(yán)重發(fā)燒并且咳嗽，則病人感冒。當(dāng)前事實(shí):體溫超過38C,咳嗽。應(yīng)用這兩條規(guī)則，可以得出病人感冒的結(jié)論。?案例的表示方法案例表示考察所有有關(guān)的事實(shí)，并建立相應(yīng)“案例”?？疾焖鼈冎g的差異。例：Step1,在以往高爾夫賽中行家的用桿案例:Case1:(170碼,在平草區(qū))，使用5號桿.Case2:(160碼,在平草區(qū))，使用6號桿.Case3:(150碼,在平草區(qū))，使用7號桿.Case4:(170碼,在深草區(qū))，使用4號桿?Step2在與已有案例不符的情況下，使用以下規(guī)則:a.如果球處于平草區(qū)，并且相應(yīng)案例是用于深草區(qū)的，則應(yīng)使用更高一個(gè)量級的球桿。b.如果球處于深草區(qū)，并且相應(yīng)案例是用于淺草區(qū)的，則應(yīng)使用更低一個(gè)量級的球桿。Step3如果當(dāng)前球處于150碼外的深草區(qū)，符合Case3(最匹配的案例)，但Case3是適用于淺草區(qū)的。進(jìn)一步使用Step2中的規(guī)則b，則可以推論出應(yīng)當(dāng)使用6號桿。?專家系統(tǒng)中推理的適用原則何時(shí)使用基于規(guī)則的推理?當(dāng)在專業(yè)領(lǐng)域存在專家，并且該專家知識能夠很好地解決問題時(shí)。當(dāng)需要給出必要的解釋和推理索引時(shí)。何時(shí)使用基于案例的推理?當(dāng)用戶想要瀏覽相似的案例時(shí)。當(dāng)知識庫擁有大量典型案例時(shí)。?規(guī)則的結(jié)構(gòu)樹 在辦公桌上有電話、計(jì)算機(jī)、鉛筆、法律文件和磁盤.噪音?YesNo黑色?黃色?黑色?白色?電話計(jì)算機(jī)磁盤法律文件鉛筆矩形?圓柱形?顏色?顏色?形狀?開始?Rule1:IF該物品產(chǎn)生噪聲，并且顏色是黑色的。THEN是電話。Rule2:IF該物品產(chǎn)生噪聲，并且顏色是白色的。THEN是計(jì)算機(jī)。Rule3:IF該物品不產(chǎn)生噪聲，且顏色是黑色的。THEN是磁盤。Rule4:IF該物品不產(chǎn)生噪聲，且顏色是黃色的，且形狀是矩形的。THEN是法律文件。Rule5:IF該物品不產(chǎn)生噪聲，且顏色是黃色，且形狀是圓柱形的。THEN是鉛筆。?推理機(jī)控制策略規(guī)則執(zhí)行的控制策略反向推理從假設(shè)，即要證明的結(jié)論出發(fā)，推測可能導(dǎo)致該結(jié)論的條件。一個(gè)假設(shè)可以當(dāng)作一個(gè)真?zhèn)紊形创_定的事實(shí)。正向推理從已知事實(shí)出發(fā)到結(jié)論的推理。?使用何種策略?何時(shí)使用反向推理?當(dāng)某個(gè)特定的結(jié)論需要驗(yàn)證時(shí)。某些特定類型的問題:如診斷問題。例如.我應(yīng)當(dāng)購買這輛大衣嗎?何時(shí)使用正向推理?當(dāng)你需要得到所有可能的結(jié)論時(shí)。某些特定類型的問題:預(yù)測和控制。例如，我應(yīng)當(dāng)申請那種工作??反向推理采用“目標(biāo)驅(qū)動(dòng)方式”.如果需要部分信息，則程序?qū)⒆詣?dòng)檢查能夠提供該信息的所有規(guī)則。在獲得第一規(guī)則前，程序?qū)㈡溄铀杏嘘P(guān)的規(guī)則目標(biāo)結(jié)論（假設(shè)）所需信息沿規(guī)則鏈，按邏輯反向傳播.?反向推理實(shí)例規(guī)則1:IF 今天很熱THEN 去海灘程序需要知道如果今天熱的條件.程序?qū)⒆詣?dòng)檢查所有規(guī)則，以便找到能夠說明今天很熱的規(guī)則，來支持去海灘的假設(shè)。規(guī)則35:IF 是夏天并且是晴天THEN 今天很熱.如果該規(guī)則通過檢驗(yàn)，即“是夏天”且“是晴天”,這兩個(gè)條件，則規(guī)則1亦通過檢驗(yàn)。該推理鏈連接了所有應(yīng)用的規(guī)則，并得到了證實(shí)。?正向推理采用“條件驅(qū)動(dòng)方式”。正向推理就是簡單地依次檢驗(yàn)現(xiàn)有條件。亦可代替以用戶詢問信息的方式。正向推理依賴于獲得信息的次序，而反向推理與信息次序無關(guān)。多數(shù)專家系統(tǒng)都采用正反向混合推理的方式.?

元規(guī)則元規(guī)則(又稱控制策略)即如何應(yīng)用推理策略的規(guī)則?；谝?guī)則的專家系統(tǒng)是由不同的規(guī)則層構(gòu)成。元規(guī)則決定一般性規(guī)則的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。例如:相同的條件在兩條不同規(guī)則中，得到了相互矛盾的結(jié)論,此時(shí)應(yīng)當(dāng)選擇哪條規(guī)則呢？（沖突消解問題）元規(guī)則可以激發(fā)最近經(jīng)常使用的規(guī)則；元規(guī)則可以激發(fā)特定優(yōu)先級的規(guī)則。?

元規(guī)則舉例規(guī)則:如果信用紀(jì)錄小于1年,則申請者具有高的信貸風(fēng)險(xiǎn).如果申請者是醫(yī)生則申請者具有較低的信貸風(fēng)險(xiǎn).元規(guī)則:如果存在一條以上的規(guī)則符合事實(shí)條件，請選用在時(shí)間上距當(dāng)前最近事實(shí)所對應(yīng)的規(guī)則。事實(shí):某人25歲，某人僅具有6個(gè)月的信用記錄，某人一年內(nèi)曾三次失業(yè)，某人三個(gè)月前成為醫(yī)生?！澳橙耸轻t(yī)生”是最近的事實(shí),因此該申請是低信貸風(fēng)險(xiǎn)的.

?元規(guī)則的層次決策信息元—元規(guī)則元規(guī)則(關(guān)于如何應(yīng)用規(guī)則的規(guī)則)規(guī)則(領(lǐng)域知識)?判定樹 知識庫在大多數(shù)情況下，可以判定樹的形式構(gòu)架。 判定樹結(jié)構(gòu)可以作為知識表達(dá)的模式，也可作為知識推理的模式。?它很大嗎？它吱吱叫嗎？可能是松鼠可能是老鼠它是長頸嗎？它有長鼻子嗎？可能是長頸鹿可能是大象它喜歡呆在水里嗎？可能是犀?？赡苁呛玉R否是否是是是是否否否以動(dòng)物分類為例?搜索策略專家系統(tǒng)的推理過程，就是進(jìn)行規(guī)則條件與事實(shí)的匹配過程。問題求解的目標(biāo)就是尋找最好的搜索技術(shù)，能夠給出一條有效的解題途徑。搜索策略分為兩大類：盲目搜索。啟發(fā)式搜索。?盲目搜索窮盡式搜索:沿判定網(wǎng)絡(luò)的每一個(gè)可能的途徑進(jìn)行搜索，時(shí)間開銷很大。寬度優(yōu)先搜索:沿層搜索，對淺問題有效。ABEFGHABCDEFGH深度優(yōu)先搜索:沿深度最大的分支搜索。CD寬度搜索深度搜索?啟發(fā)式搜索啟發(fā)式搜索需要根據(jù)代價(jià)函數(shù)分析問題域的特性。從而縮小搜索空間。根據(jù)這些信息：確定下一步搜索節(jié)點(diǎn)；確定后續(xù)搜索路徑；將搜索空間中的部分節(jié)點(diǎn)，標(biāo)注上無需搜索的的記號。?用于電力設(shè)備故障診斷的專家系統(tǒng)最早見于Riese在1986年公布的TOGA系統(tǒng)，其后有很多類似的系統(tǒng)應(yīng)用到實(shí)際工程當(dāng)中。任何專家系統(tǒng)的質(zhì)量完全取決于它所采用的判斷規(guī)則和領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)的質(zhì)量。但實(shí)際上故障診斷知識的獲得是非常困難的，一直是阻礙專家系統(tǒng)應(yīng)用的“瓶頸”問題。專家系統(tǒng)在電氣診斷方面的應(yīng)用?狀態(tài)診斷專家系統(tǒng)是基于“狀態(tài)－措施”策略構(gòu)建的，設(shè)備的基本狀態(tài)包括：正常狀態(tài)可疑狀態(tài)可靠性下降狀態(tài)危險(xiǎn)狀態(tài)對應(yīng)不同的狀態(tài)采取不同的處理措施?

電站設(shè)備管理專家系統(tǒng)圖形界面

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狀態(tài)診斷專家系統(tǒng)知識庫知識來源《廣東省油浸電力變壓器狀態(tài)檢修導(dǎo)則》《電力變壓器檢修導(dǎo)則》等部頒標(biāo)準(zhǔn)現(xiàn)場專家的意見表示形式事實(shí)－表示變壓器的一些基本屬性規(guī)則－“if…then…”形式，表示事實(shí)間的聯(lián)系和推理規(guī)則的條件部分可以為“或”或者“與”的關(guān)系規(guī)則樹，以正常狀態(tài)為例?

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專家系統(tǒng)的推理采用反向推理?xiàng)l件匹配沖突消解狀態(tài)：先判斷是否為危險(xiǎn)狀態(tài)，然后可靠性下降狀態(tài)、可疑狀態(tài)、正常狀態(tài)具體故障：根據(jù)引發(fā)故障的可信度不同，將規(guī)則排序深度搜索。?

故障實(shí)例杭州某變電站一變壓器多點(diǎn)接地故障南昌發(fā)電廠10號高廠變分接開關(guān)接觸不良鐵心多點(diǎn)接地故障診斷推理?

案例推理(簡稱CBR)與人類利用經(jīng)驗(yàn)解決問題的方式非常相近，當(dāng)我們遇到一個(gè)新的問題，總是會(huì)首先聯(lián)想曾經(jīng)遇到過的類似情況，從記憶中找出在幾個(gè)重要特征上與該問題相似的事例，然后把該事例中有關(guān)信息和知識引用到新問題的分析和處理過程中。對于象大型機(jī)電設(shè)備故障診斷這樣缺乏明確因果模型、需要大量經(jīng)驗(yàn)的領(lǐng)域，在輔助專家進(jìn)行決策方面，援例推理作為一種補(bǔ)充的分析手段是非常有價(jià)值的。案例推理?通常將所要分析的問題稱為目標(biāo)范例，而把聯(lián)想到的事例稱為源范例。簡單地說，案例推理就是利用目標(biāo)范例的提示來得案例庫中的源范例，并由源范例來指導(dǎo)對目標(biāo)范例分析的一種策略。

案例推理的主要過程?準(zhǔn)確、清晰的范例表示是實(shí)現(xiàn)有效類比的關(guān)鍵。故障范例的表示應(yīng)包括兩方面的內(nèi)容：1.索引標(biāo)志：主要為檢索算法提供基礎(chǔ)的檢索信息，以便根據(jù)某種相似測度對源范例和目標(biāo)范例進(jìn)行匹配。2.故障描述：以文檔的形式將以往的故障實(shí)例加以保存以便檢索應(yīng)用，故障實(shí)例的文檔內(nèi)容應(yīng)當(dāng)包括設(shè)備的臺(tái)賬信息、運(yùn)行經(jīng)歷、歷次色譜和電氣試驗(yàn)數(shù)據(jù)、故障處理情況、檢修結(jié)果以及維修后的運(yùn)行情況等。范例表示?一般使用故障的某種特征作為索引來完成檢索。由于一般情況下不存在完全的精確匹配，因此要對故障實(shí)例與范例間的特征關(guān)系進(jìn)行相似度估計(jì)。

范例的檢索

較常用的是歐氏距離：特征距離最小的即為最相思案例。?

(1).故障實(shí)例：西北電管局莊頭#1變，型號：OSFPS7—240000/330，生產(chǎn)廠：西變，出廠日期：1991年，曾發(fā)生輕瓦斯動(dòng)作，1996年1月12日色譜分析結(jié)果：236ppm，48ppm，13.3ppm，48ppm，88ppm,638ppm，2594ppm。電氣試驗(yàn)未發(fā)現(xiàn)問題，局部放電試驗(yàn)結(jié)果為平均放電量大于2023PC。實(shí)例分析

(2).檢索到的最相近的源范例為：東電某變電站#1主變，型號SFPSL-63000/220，1984年10月10日輕瓦斯保護(hù)動(dòng)作，色譜結(jié)果如下：150ppm，27ppm，3.6ppm，63ppm，90ppm,420ppm，3200ppm。預(yù)防性試驗(yàn)結(jié)果均合格，局部放電量大于3000pc。而其檢修結(jié)論為：B、C相首端的長墊塊尖角燒壞，與其相應(yīng)的圍屏處燒蝕成洞，表面有樹枝狀放電通道。?(3).診斷結(jié)果：變壓器內(nèi)部存在嚴(yán)重的樹枝狀圍屏放電，屬高度危險(xiǎn)狀態(tài)，須立即停運(yùn)檢修。

(4).實(shí)際檢查結(jié)果：該主變于1996年2月進(jìn)行解體，發(fā)現(xiàn)A相外數(shù)第一層圍屏的第一張絕緣紙板有8個(gè)擊穿點(diǎn)，第二張絕緣紙板有貫穿性樹枝放電?？梢娕c上述源范例的情況是基本一致的。

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10.2決策支持 決策支持系統(tǒng)以提高決策效益為目標(biāo)，對決策者起到支持和輔助作用。決策支持系統(tǒng)不能代替決策者的決策。 電力系統(tǒng)中對大型設(shè)備進(jìn)行解體檢修費(fèi)用很高，而且會(huì)造成較大區(qū)域的長時(shí)間停電，所以除非事先發(fā)現(xiàn)某些明顯異常的征兆，一般不會(huì)對其進(jìn)行全面的解體檢查。即使發(fā)現(xiàn)異常情況，也必須先經(jīng)過詳細(xì)的外部檢查，進(jìn)行必要的試驗(yàn)，待確定必要的檢修項(xiàng)目后才能進(jìn)行解體修理，需要一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的決策過程。?確定目標(biāo)設(shè)計(jì)方案實(shí)施方案方案選擇決策過程：人們?yōu)閷?shí)現(xiàn)一定目標(biāo)而制定行動(dòng)方案，并準(zhǔn)備組織實(shí)施的活動(dòng)過程，也是一個(gè)提出問題、分析問題、解決問題的過程。環(huán)境包括：環(huán)境、歷史因素人們在決策時(shí)，一方面須認(rèn)識環(huán)境，了解信息；另一方面，在決策的各個(gè)階段要受到環(huán)境的制約。反饋?影響決策的主要因素因素趨勢結(jié)果技術(shù)、信息遞增決策方法上有更多的選擇問題的復(fù)雜度故障的嚴(yán)重程度遞增決策失誤的代價(jià)很大技術(shù)規(guī)程的穩(wěn)定性運(yùn)行環(huán)境的變化用戶至上政府干預(yù)遞減遞增更多的不確定性對未來的可預(yù)見性下降?電力設(shè)備故障的決策系統(tǒng)，是模仿人類專家的推理行為，采用“假設(shè)-測試”循環(huán)為核心的推理過程。首先根據(jù)有關(guān)故障的初始信息，產(chǎn)生一組可能的故障假設(shè)（PlausibleHypotheses），這些假設(shè)應(yīng)能夠解釋所有初始信息；然后，根據(jù)這些假設(shè)設(shè)計(jì)進(jìn)一步的試驗(yàn)計(jì)劃對初步診斷結(jié)論進(jìn)行證實(shí)，指導(dǎo)獲取更多的故障信息，直到得到一個(gè)對各種故障現(xiàn)象最優(yōu)的解釋，作為最終的診斷結(jié)論。

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10.3遠(yuǎn)程診斷 遠(yuǎn)程診斷就是將診斷技術(shù)和Internet技術(shù)結(jié)合在一起，為電力設(shè)備的維護(hù)人員提供方便易用的遠(yuǎn)程診斷服務(wù)：為用戶診斷設(shè)備的狀態(tài)，并給出維護(hù)建議。 遠(yuǎn)程診斷服務(wù)是開放性的，沒有地域上的限制。因此可以集中不同地區(qū)的專家進(jìn)行重要設(shè)備的會(huì)診、共同得出合理的技術(shù)處理措施。?資料數(shù)據(jù)庫油色譜分析報(bào)告專家系統(tǒng)FMECA數(shù)據(jù)庫現(xiàn)場用戶Internet實(shí)時(shí)的專家意見信息數(shù)據(jù)診斷結(jié)論?變壓器DGA診斷網(wǎng)頁?變壓器DGA診斷報(bào)告? 對該變壓器進(jìn)行吊芯檢查發(fā)現(xiàn)，鐵扼下夾件與鐵心存在多點(diǎn)接地引起局部發(fā)熱。與診斷結(jié)論一致。?Thankyou?ASMS3000決策分析平臺(tái)

1、決策分析平臺(tái)的重要性2、訂票、出票、送票統(tǒng)計(jì)3、銷售數(shù)據(jù)分析、坐席工作效率分析與航線銷售對比分析的查看與統(tǒng)計(jì)4、盈利分析5、員工業(yè)績統(tǒng)計(jì)分析6、問題考核?1.1決策分析平臺(tái)的重要性全